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10.3321/j.issn:1000-3673.2006.23.001

基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测

引用
在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法.首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值.该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性.

短期负荷预测、补偿模糊神经网络、模糊神经网络、隶属函数、线性外推法

30

TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

国家重点基础研究发展计划(973计划);国家自然科学基金

2007-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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电网技术

1000-3673

11-2410/TM

30

2006,30(23)

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